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网易杭研PMO数仓建设是如何从0到0.1的

时间：2021-01-11　　来源：网易杭研项目管理廖永洲

前言

本文是笔者在建设数仓期间的个人总结。

先用朴实的一句话介绍PMO数仓。

PMO数仓，是汇聚网易杭研PM的项目管理经验，基于EasyProject、Jira等项目管理工具，依托网易猛犸数据开发与有数可视化分析平台，开发建立的数据仓库和数据门户，目的是希望利用数据的力量来探索如何提升工作的效率和质量。

再来谈谈我对数仓的定位。

2019年末的时候，我对数仓的定位，主要是以下几点：

基于PMO项目管理的解决方案（我当时认为这是前提）；

数据丰富且简单易用；

不仅仅是项目管理领域；

后来，我对这个定位发生了改变，其实是更简单了。

提供丰富且灵活的数据；

立足于项目管理；

显然，我不再觉得数仓需要基于解决方案，也不再追求数据是简单易用的。

我认识到，数仓的领域非常之多，而我们最擅长的，是项目管理（可能有时候不限于项目管理本身，但目的是为了做好项目管理）。虽说牛可以吹得很大，但我是个朴实的人（手动狗头）。另外，相比简单易用，数据的灵活性更加重要。某种程度来讲，灵活性和简单易用甚至是冲突的。举个例子，手机的相机简单易用，但往往功能比较受限，很多的操控是被“封装”了的，用户无法参与其中。而比较专业的摄像机则会更加灵活一些，可以拥有更大的操控空间。数据和摄影一样。想要拍出好的照片，是需要去学习拍摄的，需要学习成本的。要做好数据分析也是如此。我们的数据有了灵活性，就意味着使用者必须经过一定程度学习了解，而不是简单的拖拽就能完成想要的结果，但可操作性更大。

我们目前的项目管理报表，其实只需要简单的几个模型。这样的模型极具灵活性，可以从各个维度去做数据度量。但在制作报表上则会稍微复杂一些，因为需要理解数据表设计是怎样的。相比较舍去的所谓“简单易用”，个人觉得这点学习成本换来的灵活性更加值得。

然后我们说一下数仓和一般数据库的区别。

数仓不同于数据库，数仓既涉及技术实现，又与具体领域的管理知识密切相关。

首先，我们往往需要从业务和项目管理的场景出发，思考我们想要度量什么，这是基于业务的项目管理专业所在。

然后，我再思考我需要哪些数据，数据的存储是依赖于哪些工具的操作流程，我可以从具体什么表获取，从而申请数据权限，接通数据源，拉取数据落库后进行数据处理，并调度到可视化平台。在数据处理的过程中，我需要思考sql的可扩展性和可维护性，专业术语叫ETL（Extract-Transform-Load的缩写），用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。这是数据开发的专业所在。

最后，我还需要思考数据如何去展示和其中的交互逻辑（部门的管理往往比较复杂，并不是单一领域（比如需求或者质量），很多报表要如何组织起来）。到了这个程度，我们需要的知识可能就更多了。可以参考文章：当我们做度量时我们在度量什么

以下是本人在这方面作出的探索和总结。不仅是对数仓的介绍，也包括了对于数仓管理的一点思考，或许帮不上什么大忙，算是一段个人总结吧。

自建数仓的理由

在整体介绍数仓之前，先简单说一下自建数仓的理由。有以下几点：

非单纯开发：具体领域内的数仓，并不是单纯的开发，因此由项目管理者主要担任这份工作是最合适的；

多维度：数据直接来源于原数据库，可以获取各种维度的数据，理论上，只要产品上有此功能，其数据即可取到，更易满足业务复杂多变的度量需求；并支持获取工具上的自定义字段；

查询快：多个工具的数据统一调度至数仓，无需查询多个数据库，无需在BI上拼宽表，提高查询效率；

易使用：经过数仓统一的数据操作，输出数据模型供使用，并提供数据字典。

数仓整体架构

主题域

目前，数仓目标包含主题域有3个，分别是项目管理，需求管理和质量管理。其下子主题域有目标管理，项目管理，人力管理，建议管理，需求管理，缺陷管理，事件事故管理（暂无）。其中的关系如下图。

不同的主题域，对于实现虚拟的表结构分区会有影响，在表命名时需要界定规则，表命名规则见下文。

数据层

如果说主题域是对数据进行横向的区分，那么数据层就是对数据进行纵向分层（业界一般叫做ETL）。这里简单介绍数仓的分层结构设计。

为满足不断增长的数据

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